在群体检测的仿真研究中,针对群体运动的特征,提出一种通过多层聚类的自适应分群检测算法。首先,在获得检测视频的前景区域后提取KLT特征点;再通过分析特征点的运动特征,分别以特征点的距离和加速度方向为多层聚类的输入;最后,引入聚类中心的社会力模型以消除多层聚类出现的分类误差。实验结果显示,相比于其他分群检测算法,所提算法降低了特征点的错误率,同时提高了分群数量的准确度。
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